Primero, crearemos un vector con cada uno de los nombres de la personas y los datos de la latitus y longitud del lugar de la República Mexicana al que les gustaría viajar. Posteriormente, mediante la función rbind crearemos una matriz por columnas con los datos de las ubicaciones a las que nos gustaría viajar:
Alberto<-c(-96.6614,16.0776)
Alan<-c(-98.2394,19.3122)
Kevin<-c(-105.0023,21.5205)
Yohan<-c(-101.651944,19.573611)
viajes<-rbind(Alberto,Alan,Kevin,Yohan)
colnames(viajes)<-c("Longitud","Latitud")
viajes
## Longitud Latitud
## Alberto -96.6614 16.07760
## Alan -98.2394 19.31220
## Kevin -105.0023 21.52050
## Yohan -101.6519 19.57361
Una vez que hemos creado nuestra matriz de datos, cambiaremos el nombre de nuestras columnas con la función colnames:
colnames(viajes)<-c("Longitud","Latitud")
viajes
## Longitud Latitud
## Alberto -96.6614 16.07760
## Alan -98.2394 19.31220
## Kevin -105.0023 21.52050
## Yohan -101.6519 19.57361
Recuerda que para hacer gráficas con ggplot y mapas con qmplot necesitamos un data frame. Vamos a transformar nuestra matriz en un data.frame de la siguiente forma:
viajes<-data.frame(viajes)
viajes
## Longitud Latitud
## Alberto -96.6614 16.07760
## Alan -98.2394 19.31220
## Kevin -105.0023 21.52050
## Yohan -101.6519 19.57361
Podemos crear una grafica de dispersión y usar los nombres como etiqueta si utilizamos la función ggplot junto con geom_text; además, podemos agregar puntos a nuestra gráfica con la función geom_point. Finalmente, si queremos que nuestra gráfica sea interactiva, utilizamos la función ggplotly:
dispersion<-ggplot(viajes)+geom_text(aes(Latitud,Longitud),label= rownames(viajes))+geom_point(aes(Latitud,Longitud),color= rainbow(4))
ggplotly(dispersion)
Para crear un mapa, utilizaremos la funcion qmplot:
qmplot(Longitud, Latitud, data=viajes, color=I(rainbow(4)))
Podemos agregar el parámetro geom = c("point","density2d") para hacer un mapa de puntos y densidad:
qmplot(Longitud, Latitud, data=viajes, geom=c("point","density2d"))
Los 4 nos encontramos bastante distantes, a simple vista tal parece que es Yohan y Alan los que mas cerca se encuentran. Y los mas lejos Kevin Y alberto.
Una funcion cubica o hiperbola.
Sí. Tal vez en estemomento solo vemos con 4 personas, pero si lo pensamos a grande escala, y vieramos a toda la población y la forma en que esta se encuentra dispersa a lo largo de la repulica mexicana, ayudaría a visualizar cosas como, en que zonas existe mayor concentración de gente y por tanto una mayor actividad economica, en que zonas convendría invertir y cuales convendría conectar entre sí.
Hemos aprendido el trasladar la teoría matematica a ejercicios aplicables en R, el ejemplo mas claro es este ejercicio, donde estamos viendo teoría de conjuntos y funciones a la creación de un mapa, el conocimiento ya no solo queda en lo abstracto, sino tambien se traslada al campo de la practica.
Esta obra fue generada mediante R en November 18, 2020 y forma parte de las actividades realizadas en las materias de Matemáticas I y Taller III, Facultad de Economía, UNAM. Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional. Creative Commons (CC).